如何深入挖掘用户需求(挖掘用户需求的方法)

本文目录

1. 了解用户需求的方式有哪些
2. 做数据分析与挖掘，需要具备哪些知识与技术
3. 如何深入挖掘用户需求
4. 用户需求到底是什么，又怎么去发掘需求

了解用户需求的方式有哪些

很简单！我需要去商场买牙膏，问了服务员牙膏在哪个位置，这个时候服务员就会问你一大堆的问题。你是要美白的还是除臭的？你是想用黑人牙膏还是云南白药？你是要大牙膏还是小牙膏？......等等。这时候服务员就开始分析，你要美白，云南白药，小盒装。服务员：这些牙膏在向前走右拐就到了。

做数据分析与挖掘，需要具备哪些知识与技术

首先明确地说一点，数据分析与数据挖掘无论是在职业上还是技术栈上并没有很明显的界限。两者的技术和工作内容存在很大的重合，比如数据分析也有很多时候用到数据挖掘的理论和模型，很多数据分析从业者使用SAS、R、SPSS就是一个很好的例子,另一方面，做数据挖掘项目时同样需要有人懂业务懂数据，能够根据业务需要提出正确的数据挖掘需求和方案，能够提出备选的算法模型，实际上这样的人一脚在数据分析上另一只脚已经在数据挖掘上了。

如果非要说有什么区别的话，我觉得可能数据分析更注重对已知事实的分析，即出现了某个业务现象，通过数据分析探索发生的原因，进而进行针对性地应对。而数据挖掘更注重在大数据中进行探索，挖掘潜藏在数据背后的业务规律，进而为业务发展寻找突破点。

回到题主关注的技术层面，针对数据分析师，需要掌握的技能有：概率论和统计学知识，能够熟练运用Excel、SQL,R、Python、SPSS等至少一门专业分析软件，注意是熟练运用，而且Excel是必备技能，如果做大数据分析的话，SQL,HIVE等也要比较熟练的使用，最后还有最最重要的一项，要有深刻的内部业务见解和外部商业分析能力，这是很多数据分析师的痛点和薄弱点，数据分析重在业务，不是技术，千万不要本末倒置！！！

数据挖掘入门门槛就要高一点了，不仅要具备基础的工程能力，还要具备一定的算法能力和业务经验，主要包括：

一、工程能力：

1、编程语言：Python，Java至少要会一种吧，shell也会用到很多，也是要会的

2、操作系统：Linux基础的操作要会的

3、数据结构：这是实现算法的必备，必然要掌握的

二、算法能力

1、数学基础：概率论，数理统计，线性代数，随机过程，最优化理论

建议：这些是必须要了解的，即使没法做到基础扎实，起码也要掌握每门学科的理论体系，涉及到相应知识点时通过查阅资料可以做到无障碍理解；

2、机器学习/深度学习：掌握常见的机器学习模型（线性回归，逻辑回归，SVM，感知机；决策树，随机森林，GBDT，XGBoost；贝叶斯，KNN，K-means，EM等）；掌握常见的机器学习理论（过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等）；掌握常见的深度学习模型（CNN，RNN等）；

推荐书籍：《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》

3、自然语言处理：掌握常见的方法（tf-idf，word2vec，LDA）；

三、业务经验

除了以上工程能力和算法能力，还有很重要的就是业务经验，就是对业务的熟悉程度，这决定了你如何构造你的数据集，如何构造你的特征，如何进行数据清洗，如何进行模型调参，所有的数据挖掘都要落地到实际业务中产生价值，否则就毫无意义，落地业务最关键的一点就是熟悉业务，道理很简单，但却很容易被忽视。

以上是从事我从事数据分析和数据挖掘相关工作以来的一些感悟，一家之言仅供参考，也希望更多行业里的大神多多指教交流！

如何深入挖掘用户需求

挖掘客户需求一直以来都是企业恒久不变的必备工作之一，因为企业的生存都是建立在客户的需求之上的，如果客户对于企业的产品没了需求，那对于企业来说，把产品做的再好也没有用，因为你不再被需要了。挖掘客户需求对企业来说是非常重要的，而在过去的客户需求挖掘中，企业多是依靠营销专家的市场洞察经验，对市场的理解估计客户的需求。而这样做有非常大的风险就是，人的感觉始终是不靠谱的，一旦预估错误，企业将会蒙受莫大的损失。但伴随着智云通CRM的到来，这些情况将会大为改观。

对于智云通CRM来说，客户需求的挖掘主要有下面三个关键方法：

直接分析——从已有数据发现用户需求模型

在客户需求的挖掘中，过去我们往往需要做大量的用户访谈，大量的调查问卷。对于实施的难度系数不说，单说其效果总是差强人意。而智云通CRM有一个非常大的好处就是，在CRM软件的数据系统中已经集成了大量的客户数据信息，当企业需要分析客户的需求时，可以将系统系统中已有的数据进行分析，然后生成客户模型。通过模型我们就可以看出某一类客户的消费特征是什么，他们往往会有什么样的需求，再将这些模型数据，与需要分析的客户进行比对，找出在两者之间的需求相似的地方。从已有的数据，推出客户的需求，也是一种非常简便的方法。

相关分析

相关分析的例子我相信很多人都已经听过，大家印象最深得例子就是“啤酒和尿布”的例子：超市发现购买啤酒的人总会同时买上尿布，于是超市就将啤酒和尿布摆放在一起，大大的提高了超市的啤酒和尿布的销量。对于这样一个故事的真伪我们先不做评判，但它的确是一个相关分析的非常好的一个应用。但这些在过去都需要人从长期的观察总结才能得出这样一个结论，而智云通CRM结合了当下最流行的大数据分析技术，可以对不同产品之间的销售情况进行相关分析，甚至对于每一个用户进行相关分析，从已知的需求中挖掘出客户的未知需求，这可是智云通CRM的一大利器。

情感分析

对于情感分析，同样是智云通CRM在大数据技术背景下的专属。因为在过去的技术手段中，很难实现对人的情感进行分析这样一个功能。面对海量的用户，我们可以利用CRM软件分析不同用户的情感特征，而人的情感特征类型并不多，我们就可以根据客户的不同情感特征，对照产品的属性，从而挖掘出客户的需求了。

智云通指出：CRM管理系统是时代发展的必然产物，科技的进步必然将带动企业的进步，而技术带来的红利，只属于那些快速抓住它的人！

用户需求到底是什么，又怎么去发掘需求

【用户的需求到底是什么，又怎么去挖掘需求】

1.需求是什么？

比如说福特发明汽车之前，假设去做一个市场调研，问你要啥？肯定很多人说我要一匹更快的马。但是福特看到了本质，其实大家要的是更快的速度，这就叫需求洞察，看到本质。

男的问女的，“今晚吃啥？”女的说“随便”，你真随便你就玩完了，其实女的不是关心吃啥，而是关心你是不是爱我，你是不是很重视这件事情，这才是本质。

很多时候顾客自己都不知道自己的需求是啥。大家总说吃方便面不健康，于是五谷道场推出了一款非油炸的健康方便面，结果消费者不买单，研发成本过大，把自己给玩死了，说到底买方便面图两个，第一方便，第二味道足，我都吃方便面了，我真的在乎健康吗？你会找出顾客掏钱的理由吗？

2.怎么样去挖掘需求呢？

与顾客的交谈不够多和不够彻底，一些重要的需求被忽视;

顾客的反应不说明问题，顾客对新系统的特征不满。

为了使所有这些讨论有条理、有组织和有效地被记录下来，这些讨论的过程和其内容的演化也必须被记录下来。

分析员可以使用不同的技术来从顾客手中获得需求。比较老的方式有采访顾客，或者与顾客一起开座谈会，列举顾客的需求。比较新的技术有创建模型和使用用例。在最佳状态下在采纳了不同的技术后他们可以完全理解顾客的需要和与持重要信息的人创建了必要的联系。

关于如何深入挖掘用户需求到此分享完毕，希望能帮助到您。